已经很久没深入研究过算法相关的东西,毕竟日常少用,就算死记硬背也是没有实施场景导致容易淡忘。最近在做一个脱敏数据和明文数据匹配的需求的时候,用到了一个算法叫Levenshtein Distance Algorithm,本文对此算法原理做简单的分析,并且用此算法解决几个常见的场景。
词语相似性比较,最容易想到的就是编辑距离,也叫做Levenshtein Distance算法。在Python中是有现成的模块可以帮助做这个的,不过代码也很简单,我这边就用scala实现了一版。 编辑距离 编辑距离是指一个字符串改编成另一个字符串的最短距离,它描述了两个字符串的相近程度。比如: son -> sun ,只需要把o改成u即可,编辑距离为1 xing -> long,需要把x改成l,i改成o,编辑距离为2 o->long,需要在前面加上l,在后面加上ng,编辑距离为3 因此所有修改,移动,删
在信息论、语言学和计算机科学中,Levenshtein distance是用于测量两个字符串之间差异的字符串度量。非正式的说就是两个单词之间的Levenshtein distance是将一个单词更改为另一个单词所需的单字符编辑(插入,删除或替换)的最小步骤。
Levenshtein算法是一种用于比较两个字符串的算法,可以计算两个字符串之间的编辑距离。编辑距离是指将一个字符串转换成另一个字符串所需的最小操作数,操作包括插入、删除和替换等。
Python关键词筛选分类,使用Levenshtein模块进行关键词筛选及分类,使用编辑距离的算法,速度相当快。
Oracle字符串函数 平常我们用Oracle主要有两种字符串类型 1.char始终为固定的长度,如果设置了长度小于char列的值,则Oracle会自动用空格填充的。当比较char时,Oracle用空格将其填充为等长,再进行比较。 2.VarChar2数据类型为可变长度,虽然与VarChar数据类型是同义的,但在今后的Oracle版本中也许会有变化,所以应该避免使用VarChar,优先使用VarChar2。 固定长度的字符串字段使用Char,而其他所有的字符串字段都应使用VarChar2. 下面列出部分Or
Oracle数据库23c引入了FUZZY_MATCH和PHONIC_ENCODE数据质量运算符来执行模糊字符串匹配。
FuzzyWuzzy是一个基于Levenshtein Distance算法的模糊字符串匹配工具包。该算法计算两个序列之间的差异,即从一个字符串转换到另一个字符串所需的最少编辑操作次数。编辑操作可以是替换、插入或删除字符。编辑距离越小,两个字符串的相似度越大。
两个n维变量A(x11,x12,…,x1n)与 B(x21,x22,…,x2n)间的闵可夫斯基距离定义为:
Mycat 是什么?从定义和分类来看,它是一个开源的分布式数据库系统,是一个实现了 MySQL 协议的的Server,前端用户可以把它看作是一个数据库代理,用 MySQL 客户端工具和命令行访问,而其后端可以用MySQL 原生(Native)协议与多个 MySQL 服务器通信,也可以用 JDBC 协议与大多数主流数据库服务器通信,其核心功能是分表分库,即将一个大表水平分割为 N 个小表,存储在后端 MySQL 服务器里或者其他数据库里。
在 Elasticsearch 中,模糊搜索是一种近似匹配的搜索方式。它允许找到与搜索词项相似但不完全相等的文档。
通晓多种语言的人就是能讲多种语言的人。在我看来,通晓多种语言的数据科学家是指使用多种编程语言、工具和技术来获取、清理、探索和建模数据的人。
涵盖了常用到的距离与相似度计算方式,其中包括欧几里得距离、标准化欧几里得距离、曼哈顿距离、汉明距离、切比雪夫距离、马氏距离、兰氏距离、闵科夫斯基距离、编辑距离、余弦相似度、杰卡德相似度、Dice系数。
Mycat概述 功能介绍 Mycat是什么?从定义和分类来看,它是一个开源的分布式数据库系统,是一个实现了MySQL协议的的Server,前端用户可以把 它看作是一个数据库代理,用MySQL客户端工具和命令行访问,而其后端可以用MySQL原生(Native)协议与多个MySQL服务 器通信,也可以用JDBC协议与大多数主流数据库服务器通信,其核心功能是分表分库,即将一个大表水平分割为N个小表,存储 在后端MySQL服务器里或者其他数据库里。 Mycat发展到目前的版本,已经不是一个单纯的MySQL代理了,它的后端可以支持MySQL、SQL Server、Oracle、DB2、 PostgreSQL等主流数据库,也支持MongoDB这种新型NoSQL方式的存储,未来还会支持更多类型的存储。而在最终用户看 来,无论是那种存储方式,在Mycat里,都是一个传统的数据库表,支持标准的SQL语句进行数据的操作,这样一来,对前端业 务系统来说,可以大幅降低开发难度,提升开发速度,在测试阶段,可以将一个表定义为任何一种Mycat支持的存储方式,比如 MySQL的MyASIM表、内存表、或者MongoDB、LevelDB以及号称是世界上最快的内存数据库MemSQL上。试想一下,用户表 存放在MemSQL上,大量读频率远超过写频率的数据如订单的快照数据存放于InnoDB中,一些日志数据存放于MongoDB中, 而且还能把Oracle的表跟MySQL的表做关联查询,你是否有一种不能呼吸的感觉?而未来,还能通过Mycat自动将一些计算分析 后的数据灌入到Hadoop中,并能用Mycat+Storm/Spark Stream引擎做大规模数据分析,看到这里,你大概明白了,Mycat是 什么?Mycat就是BigSQL,Big Data On SQL Database。 对于DBA来说,可以这么理解Mycat: Mycat就是MySQL Server,而Mycat后面连接的MySQL Server,就好象是MySQL的存储引擎,如InnoDB,MyISAM等,因 此,Mycat本身并不存储数据,数据是在后端的MySQL上存储的,因此数据可靠性以及事务等都是MySQL保证的,简单的 说,Mycat就是MySQL最佳伴侣,它在一定程度上让MySQL拥有了能跟Oracle PK的能力。 对于软件工程师来说,可以这么理解Mycat: Mycat就是一个近似等于MySQL的数据库服务器,你可以用连接MySQL的方式去连接Mycat(除了端口不同,默认的Mycat端 口是8066而非MySQL的3306,因此需要在连接字符串上增加端口信息),大多数情况下,可以用你熟悉的对象映射框架使用 Mycat,但建议对于分片表,尽量使用基础的SQL语句,因为这样能达到最佳性能,特别是几千万甚至几百亿条记录的情况下。 对于架构师来说,可以这么理解Mycat: Mycat是一个强大的数据库中间件,不仅仅可以用作读写分离、以及分表分库、容灾备份,而且可以用于多租户应用开发、云平 台基础设施、让你的架构具备很强的适应性和灵活性,借助于即将发布的Mycat智能优化模块,系统的数据访问瓶颈和热点一目 了然,根据这些统计分析数据,你可以自动或手工调整后端存储,将不同的表映射到不同存储引擎上,而整个应用的代码一行也 不用改变。 当前是个大数据的时代,但究竟怎样规模的数据适合数据库系统呢?对此,国外有一个数据库领域的权威人士说了一个结论:千 亿以下的数据规模仍然是数据库领域的专长,而Hadoop等这种系统,更适合的是千亿以上的规模。所以,Mycat适合1000亿条 以下的单表规模,如果你的数据超过了这个规模,请投靠Mycat Plus吧! Mycat原理 Mycat的原理并不复杂,复杂的是代码,如果代码也不复杂,那么早就成为一个传说了。 Mycat的原理中最重要的一个动词是“拦截”,它拦截了用户发送过来的SQL语句,首先对SQL语句做了一些特定的分析:如分 片分析、路由分析、读写分离分析、缓存分析等,然后将此SQL发往后端的真实数据库,并将返回的结果做适当的处理,最终再 返回给用户。 上述图片里,Orders表被分为三个分片datanode(简称dn),这三个分片是分布在两台MySQL Server上(DataHost),即 datanode=database@datahost方式,因此你可以用一台到N台服务器来分片,分片规则为(sharding rule)典型的字符串枚举 分片规则,一个规则的定义是分片字段(sharding column)+分片函数(rule function),这里的分片字段为prov而分片函数为字 符串枚举方式。 当Mycat收到一个SQL时,会先解析这个SQL,查找涉及到的表,然后看此表的定义,如果有分片规则,则获取到SQL里分片字 段的值,并匹配分片函数,得到该
栈的数据必须从栈顶进入,也必须从栈顶取出,先入栈的数据在后入栈的数据下面。 栈中不含有任何数据时的状态叫作空栈,此时栈顶top等于栈底bottom。
有这样一个需求:需要对于用户发布的内容标题进行相似度对比,如果有之前的内容和当前发布的内容标题相似度到达某个阈值时则禁止发布或进行其他的一些操作。
简单理解就是:同一个全局匹配的正则对同一个目标串匹配后,匹配过的部分串将不再匹配。
通过hadoop hive或spark等数据计算框架完成数据清洗后的数据在HDFS上
在日常开发工作中,经常会遇到这样的一个问题:要对数据中的某个字段进行匹配,但这个字段有可能会有微小的差异。比如同样是招聘岗位的数据,里面省份一栏有的写“广西”,有的写“广西壮族自治区”,甚至还有写“广西省”……为此不得不增加许多代码来处理这些情况。
1、概述 本文简要描述ES查询性能的优化过程。忽略很多细节,其实整个过程并不顺利,因为并没有一个明确的指引,教你怎么做就能让性能大幅提升。很多时候不同业务有不同的场景,还是需要自己摸索一番。比如用filter过滤取代query查询,明明官方文档说filter速度更快。但应用到我们业务来,一开始却没有明显效果。经过反复测试,发现虽然filter可以省略计算分数的环节,但我们的业务查询场景,一次返回数据量不会很多,最大的瓶颈不在于打分,而在于range过滤和排序。可是range过滤和排序,这方面在网上却很少
前几天的一篇文章给大家分享了利用 Selenium 自动刷课的脚本,时光飞逝,挂脚本刷完时长,又到了要考试的日子。对于这种 “无关紧要” 的考试,我打算继续使用 聪明 的自动化工具帮我完成考试~
合并数据集,是数据科学中常见的操作。对于有共同标识符的两个数据集,可以使用Pandas中提供的常规方法合并,但是,如果两个数据集没有共同的唯一标识符,怎么合并?这就是本文所要阐述的问题。对此,有两个术语会经常用到:记录连接和模糊匹配,例如,尝试把基于人名把不同数据文件连接在一起,或合并只有组织名称和地址的数据等,都是利用“记录链接”和“模糊匹配”完成的。
∑0\sum0∑0={ε} (∑)n(\sum)^n(∑)n={(∑)n−1∑(\sum) ^{n-1}\sum(∑)n−1∑} 例如:{0,1}的3次方={0,1}{0,1}{0,1}={000,001,010,011,100,101,110,111} 字母表中的n次幂:长度为n的符号串构成的集合
在 Go 中只有很少的几个控制结构 。这里没有 do 或者 while 循环,只有 for。有(灵活的) switch 语句和 if,而 switch 接受像 for 那样可选的初始化语句。还有叫做类型选择和多路通讯转接器的 select。同 C 相比语法有所不同:无需圆括号,而语句体必须总是包含在大括号内。 1、if-else Go 中的 if 和 C 语言中的 if 很相似,区别主要有三点: 执行体必须要有大括号,且左大括号必须和 if(或 else) 在同一行即使只有一条语句; 条件语句不需要圆括号;
tuple是一个有序的元素组成的不可变对象的集合,使用小括号()表示,是可迭代对象
通过int(1L) 转换成整型,float(1) 转换成浮点型,long(1) 转换长整型
在之前的文章当中,我们已经熟悉了RDD的相关概念,也了解了RDD基本的转化操作和行动操作。今天我们来看一下RDD当中非常常见的PairRDD,也叫做键值对RDD,可以理解成KVRDD。
阅读本文大概需要 5 分钟。 在使用搜索引擎时,当我们输入错误的关键词时,当然这里的错误是拼写错误,搜索引擎的下拉框中仍会显示以正确关键词为前前辍的提示,当你直接回车搜索错误的关键词时,搜索引擎的结果
星光不负赶路人,时光不负有心人,想要轻松通过四六级。还得是脚踏实地,一步一个脚印,做好充足的复习准备。预祝大家无论是期末考还是四六级,都能取得理想的成绩,然后回家过个好年~~
Hive作为SQL on Hadoop最稳定、应用最广泛的查询引擎被大家所熟知。但是由于基于MapReduce,查询执行速度太慢而逐步引入其他的近实时查询引擎如Presto等。值得关注的是Hive目前支持MapReduce、Tez和Spark三种执行引擎,同时Hive3也会支持联邦数据查询的功能。所以Hive还是有很大进步的空间的。
在一个排序的链表中,存在重复的结点,请删除该链表中重复的结点,重复的结点不保留,返回链表头指针。 例如,链表1->2->3->3->4->4->5 处理后为 1->2->5
模糊字符串匹配(Fuzzy string matching)是一种查找近似模式(而不是完全匹配)的技术。换句话说,模糊字符串匹配是一种搜索类型,即使用户拼错单词或仅输入部分单词进行搜索,也会找到匹配项。也称为近似字符串匹配(approximate string matching)。
之前笔者写过一篇文章关于如何做搜索,但那篇文章的角度是从文本相似度角度写的。那种方式是目前发展的趋势,但是真正的搜索特别是网页搜索不可能在大范围的文本之间两两算相似度的。那样搜索引擎的效率会变得特别低下。本文将从字符串模糊匹配的角度介绍一下搜索引擎。 一般的搜索,要分为两个步骤:搜索和排序。搜索的方法有很多,为了高效一般进行字符串或关键词匹配,而用户提供的一些关键词可能不是数据库中保存的,例如使用倒排的方法很难找到Head节点,此处需要使用模糊匹配的方式。这里简单列举一下Learning-to-Rank排序
搜索引擎里有一个很重要的话题,就是文本纠错,主要有两种做法,一是从词典纠错,一是分析用户搜索日志,今天我们探讨使用基于词典的方式纠错,核心思想就是基于编辑距离,使用BK树。下面我们来逐一探讨: 编辑距离 1965年,俄国科学家Vladimir Levenshtein给字符串相似度做出了一个明确的定义叫做Levenshtein距离,我们通常叫它“编辑距离”。 字符串A到B的编辑距离是指,只用插入、删除和替换三种操作,最少需要多少步可以把A变成B。例如,从FAME到GATE需要两步(两次替换),从GAME到A
TypeScript 2.4 为标识符实现了拼写纠正机制。即使咱们稍微拼错了一个变量、属性或函数名,TypeScript 在很多情况下都可以提示正确的拼写。
如何在字节串(Byte String)上执行常见的文本操作(例如,拆分、搜索和替换)。
在计算机科学中,字符串模糊匹配( fuzzy string matching)是一种近似地(而不是精确地)查找与模式匹配的字符串的技术。换句话说,字符串模糊匹配是一种搜索,即使用户拼错单词或只输入部分单词进行搜索,也能够找到匹配项。因此,它也被称为字符串近似匹配。
免疫球蛋白(IG)和T细胞受体(TR)在适应性免疫应答过程中起着关键的抗原识别作用。今天小编为大家介绍一款分析T细胞受体库的R包:tcR包,可以对TR序列进行多样性评估、共享T细胞受体序列识别、基因usage统计计算等。
今天为大家介绍的是来自Xiangliang Zhang团队的一篇关于GPT能力讨论的论文。大型语言模型(LLMs)在自然语言处理任务中具有强大的能力,并迅速应用于科学、金融和软件工程等各种领域。然而,LLMs在推动化学领域的能力尚不清楚。作者建立了一个包含8个实际化学任务的全面基准,包括1)名称预测,2)属性预测,3)收率预测,4)反应预测,5)逆合成(从产物预测反应物),6)基于文本的分子设计,7)分子描述,和8)试剂选择。我们的分析基于广泛认可的数据集,包括BBBP、Tox21、PubChem、USPTO和ChEBI,有助于在实际化学背景下广泛探索LLMs的能力。作者评估了三个GPT模型(GPT-4、GPT-3.5和Davinci-003)在每个化学任务中以零样本和少样本上下文学习设置下的性能。作者的研究的主要结果是:1)在三个评估模型中,GPT-4的性能优于其他两个模型;2)在需要精确理解分子SMILES表示的任务(如反应预测和逆合成)中,GPT模型表现出较弱的竞争性能;3)GPT模型在与文本相关的解释任务(如分子描述)中展示出强大的能力;4)在可转化为分类或排序任务的化学问题(如属性预测和收率预测)中,GPT模型展现出与经典机器学习模型相当或更好的性能。
FuzzyWuzzy 是一个简单易用的模糊字符串匹配工具包。它依据Levenshtein Distance 算法计算两个序列之间的差异。
strip_whitespace() 函数返回已删除 PHP 注释以及空白字符的源代码文件。
usleep() 函数延迟代码执行若干微秒。 unpack() 函数从二进制字符串对数据进行解包。 uniqid() 函数基于以微秒计的当前时间,生成一个唯一的 ID。 time_sleep_until() 函数延迟代码执行直到指定的时间。 time_nanosleep() 函数延迟代码执行若干秒和纳秒。 sleep() 函数延迟代码执行若干秒。 show_source() 函数对文件进行语法高亮显示。 strip_whitespace() 函数返回已删除 PHP 注释以及空白字符的源代码文件。 pack() 函数把数据装入一个二进制字符串。 ignore_user_abort() 函数设置与客户机断开是否会终止脚本的执行。 highlight_string() 函数对字符串进行语法高亮显示。 highlight_file() 函数对文件进行语法高亮显示。 get_browser() 函数返回用户浏览器的性能。 exit() 函数输出一条消息,并退出当前脚本。 eval() 函数把字符串按照 PHP 代码来计算。 die() 函数输出一条消息,并退出当前脚本。 defined() 函数检查某常量是否存在。 define() 函数定义一个常量。 constant() 函数返回常量的值。 connection_status() 函数返回当前的连接状态。 connection_aborted() 函数检查是否断开客户机。 zip_read() 函数读取打开的 zip 档案中的下一个文件。 zip_open() 函数打开 ZIP 文件以供读取。 zip_entry_read() 函数从打开的 zip 档案项目中获取内容。 zip_entry_open() 函数打开一个 ZIP 档案项目以供读取。 zip_entry_name() 函数返回 zip 档案项目的名称。 zip_entry_filesize() 函数返回 zip 档案项目的原始大小(在压缩之前)。 zip_entry_compressionmethod() 函数返回 zip 档案项目的压缩方法。 zip_entry_compressedsize() 函数返回 zip 档案项目的压缩文件尺寸。 zip_entry_close() 函数关闭由 zip_entry_open() 函数打开的 zip 档案文件。 zip_close() 函数关闭由 zip_open() 函数打开的 zip 档案文件。 xml_set_unparsed_entity_decl_handler() 函数规定在遇到无法解析的实体名称(NDATA)声明时被调用的函数。 xml_set_processing_instruction_handler() 函数规定当解析器在 xml 文档中找到处理指令时所调用的函数。 xml_set_object() 函数允许在对象中使用 xml 解析器。 xml_set_notation_decl_handler() 函数规定当解析器在 xml 文档中找到符号声明时被调用的函数。 xml_set_external_entity_ref_handler() 函数规定当解析器在 xml 文档中找到外部实体时被调用的函数。 xml_set_element_handler() 函数建立起始和终止元素处理器。 xml_set_default_handler() 函数为 xml 解析器建立默认的数据处理器。 xml_set_character_data_handler() 函数建立字符数据处理器。 xml_parser_set_option() 函数为 xml 解析器进行选项设置。 xml_parser_get_option() 函数从 xml 解析器获取选项设置信息。 xml_parser_free() 函数释放 xml 解析器。 xml_parser_create() 函数创建 xml 解析器。 xml_parser_create_ns() 函数创建带有命名空间支持的 xml 解析器。 xml_parse_into_struct() 函数把 xml 数据解析到数组中。 xml_parse() 函数解析 xml 文档。 xml_get_error_code() 函数获取 xml 解析器错误代码。 xml_get_current_line_number() 函数获取 xml 解析器的当前行号。 xml_get_current_column_number() 函数获取 xml 解析器的当前列号。 xml_get_current_byte_index() 函数获取 xml 解析器的当前字节索引。 xml_error_string() 函数获取 xml 解析器的错误描述。 utf8_enc
在搞验证码识别的时候需要比较字符代码的相似度用到“编辑距离算法”,关于原理和C#实现做个记录。 据百度百科介绍: 编辑距离,又称Levenshtein距离(也叫做Edit Distance),是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数,如果它们的距离越大,说明它们越是不同。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符。 例如将kitten一字转成sitting: sitten (k→s) sittin (e→i) sitting (→g) 俄罗斯
在上一篇文章《聊聊来自元宇宙大厂 Meta 的相似度检索技术 Faiss》中,我们有聊到如何快速入门向量检索技术,借助 Meta AI(Facebook Research)出品的 faiss 实现“最基础的文本内容相似度检索工具”,初步接触到了“语义检索”这种对于传统文本检索方式具备“降维打击”的新兴技术手段。
定义混合索引时,可以为添加到索引的每个属性键选择性地指定参数列表。 这些参数控制特定键的索引方式。JanusGraph识别以下索引参数。 是否支持这些取决于配置的索引后端。 除了此处列出的参数之外,特定索引后端还可能支持自定义参数。
单凭上面的概念,大家可能还不是特别理解,下面我们通过一个具体的例子再来带大家理解一下这个算法:
(1)首先下载python-Levenshtein 网址:https://pypi.python.org/pypi/python-Levenshtein/0.10.2 (2)在切换到第三方包所在目录下,执行pip setup.py install 的命令后,报错“microsoft visual c++ 9.0 is required“,这是因为:Windows下使用pip安装包的时候,需要机器装有VS2008或VS2010才行, 如果不想装VS,可以安装一个Mic
虽然现在秋招快到了 12 月份,但是其实还是有补录的阶段,最近好几位同学跟我反馈在最后的阶段速通的 offer,很容易就捡漏 offer 了。
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